语音小程序开发中的实时语音识别与延迟问题（小程序语音提示）

本文目录一览：

1、uniapp中实现H5录音和上传、实时语音识别(兼容App小程序)和波形...
2、如何利用慧编程制作智能语音小程序
3、微信语音挂断的时间是即时的吗
4、基于Transformer的高效、低延时、流式语音识别模型
5、C#如何开发语音识别,最好有例子

uniapp中实现H5录音和上传、实时语音识别(兼容App小程序)和波形...

1、在uniapp中，通过集成Recorder-UniCore插件，能够实现跨平台的H5录音、上传和实时语音识别功能，同时还能兼容小程序和App。Recorder-UniCore插件能够解决uniapp自带recorderManager接口在H录音格式和实时回调兼容性不佳的问题。

2、uniapp一套代码开发app和微信小程序uniapp对于独自开发是相当友好的，一套代码可以兼容app（安卓，ios），小程序，h5等，一定程度上降低了开发的成本，个人开发的压力也在某种程度上减小了。

3、uniapp是一个跨平台的基于Vuejs的前段框架，一次开发，支持包括小程序，APP，H5等等的8个端。uni-app发布H5流程③开发速度快由于uni-app是用HBX进行开发，所以支持vue的语法。④拓展性强Uni-app支持nvue，封装了H5+。同时，还支持原生的iOS和安卓开发。

如何利用慧编程制作智能语音小程序

1、制作方法如下：在慧编程官网上注册账号并登录。创建一个新的小程序项目，选择智能语音应用，进行页面设计和编程开发。添加所需的语音识别、语音合成等相关功能，完成小程序开发后进行测试发布。

2、这个框架为微信小程序的运行提供了丰富的组件和API。要学会和掌握小程序的框架结构、数据绑定机制、模板、数据缓存、常用组件和API等相关知识。微信小程序开发者工具用什么语言支持的前端开发语言有：前端主要是用WXML、WXSS以及JavaScript来开发。

3、慧编程V5 慧编程是一款面向STEAM教育领域的积木式编程和代码编程软件，基于Scratch0开发，近400万用户用它创造、学习和分享。它不仅能让用户在软件中创作有趣的故事、游戏、动画等，还能对Makeblock体系、micro：bit等硬件进行编程。

4、也有例如您有一定的程序编写专业技能，彻底能够在例如淘宝网售卖你的程序编写专业技能，例如给予数据收集服务项目，扣除一定花费。

5、西瓜创客。课程体系：西瓜创客的课程体系分为主修课和选修课，主要也是针对6-12岁的孩子。西瓜创客在选择体验上和核桃编程一样，目前只能选择Scratch作为体验。可见西瓜创客课程重点也依然是在Scratch图形化编程这块。

6、获取微信小程序的 AppID 登录，就可以在网站的“设置”-“开发者设置”中，查看到微信小程序的 AppID 了，注意不可直接使用服务号或订阅号的 AppID 。2/5 创建项目我们需要通过开发者工具，来完成小程序创建和代码编辑。开发者工具安装完成后，打开并使用微信扫码登录。

微信语音挂断的时间是即时的吗

是。虽然有时会有一点延迟，但差距不大。微信为用户提供聊天、朋友圈、微信支付、公众平台、微信小程序等功能，同时提供生活缴费、直播等服务。其用户覆盖200多个国家、超过20种语言。微信语音，是微信为开发者提供免费的语音技术，已经开放的语音技术包括在线语音识别、在线语音合成等。

当您发现自己在微信中发起的语音通话被对方取消时，这通常意味着对方在您拨通电话后的1分钟内选择了挂断。以下是在华为P20 Pro手机上，以2019年版的微信为例的操作步骤：首先打开微信，选择您想要通话的好友，然后在屏幕下方找到“+”号图标。

如果最后显示的通话时长在对方那边，这就代表着是对方先挂断的微信语音通话；如果通话时长显示在自己这边，则代表是自己先挂断的微信语音通话。通话中断可能是信号不好，它自己挂的，显示通话时长，显示是你们双方其中一个人挂的。

通话挂断后，微信通话时长显示是根据挂断的一方来显示的。如果对方显示通话时长，那么是他们挂断的；如果自己这边显示，那就是自己挂断的。如果在通话过程中有电话进来，会自动挂断微信通话，并且聊天界面会显示“通话被其他应用打断”。如果通话一开始就无法连接，那通常是因为网络问题。

微信语音自动挂断是指在使用微信进行语音通话时，当通话时间超过一定限制时，通话会自动断开。具体的时间限制是多久呢？根据微信官方的说明，微信语音通话的单次通话时长为两小时，超过两小时后会自动挂断。这个时间限制对于一般的语音通话来说已经足够了，而且也可以避免因通话过长而耗费过多的流量和电量。

微信语音通话的自动挂断时间设定为30秒。根据官方网站的信息，微信铃声持续30秒后系统将自动挂断。若希望避免听到铃声，用户可以选择将手机设置为静音模式。微信的语音通话功能包含时间限制，这是为了防止过长的通话占用过多手机内存。

基于Transformer的高效、低延时、流式语音识别模型

Transformer模型在语言处理领域的广泛应用促使其扩展至语音识别，但传统Transformer在流式语音识别中的速度和延迟问题限制了其实用性。

Zipformer通过结合Conformer、Squeezeformer的特点，提出了一个更快、内存更高效且性能更强的Transformer架构。它通过优化多头自注意力模块，利用非线性注意力学习全局信息，同时支持多种采样率，以提升语音识别任务的效率。

INTERSPEECH 2022接收论文介绍了一款名为Paraformer的语音识别模型，该模型在识别率与计算效率方面表现出色。随着端到端语音识别技术的兴起，基于Transformer结构的系统逐渐成为主流。然而，由于其自回归特性，逐字生成的过程导致计算复杂度随目标字数线性增加，限制了其在工业中的应用。

流式语音识别在实时性要求较高的应用中尤为重要。传统神经网络结构，如基于自注意力机制的transformer和conformer，常采用整句输入，不适用于低延迟识别需求。CUSIDE框架采用分块策略，将一句话切分为多个块逐块识别，显著降低延迟。基于块的流式模型通常在每个块上附加历史帧和未来帧以提供上下文信息。

提出了 Conformer。Conformer 显著优于之前的基于 Transformer 和 CNN 的模型。在 LibriSpeech 数据集上，达到了 sota。之前有 transformer 和 cnn 作为网络在自动语言识别中获得不错的效果，但是都有其局限性。transformer 不擅长提取细粒度的局部特征。

当前语音识别中主流的语言模型主要有循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）以及近年来兴起的Transformer模型，尤其是其变种如BERT、GPT和Transformer-XL等。首先，循环神经网络（RNN）是早期语音识别中常用的模型之一。